【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于一种基于深度学习的智能诊脉系统及诊脉方法。
技术介绍
1、中医作为一项中国传统文化的瑰宝，从古至今一直在中国人的生活中发挥着至关重要的作用。然而，中医的诊断和治疗是一门复杂的系统科学。目前，由于基于中医理论的疾病的诊断和治疗缺少标准化的流程和结果，缺乏定量化的知识结构，限制了中医的普及和推广。
2、为了解决上述问题，如中国专利申请号为201780036305 .x ，申请日为2017 .09.11的专利文献，本专利技术公开了一种基于云计算平台的中医脉象辅助诊断系统及方法，所述系统包括数据收集系统、云计算平台以及呈现系统，其中，数据收集系统用于收集用户数据，并将所述用户数据上传至云计算平台，所述用户数据至少包括用户的脉象数据；云计算平台用于根据所述用户数据形成诊断结果，并进一步基于诊断结果形成治疗方案；呈现系统用于呈现所述诊断结果和/或所述治疗方案。本专利技术提供的基于云计算平台的中医脉象辅助诊断系统及方法简化了中医的普及和推广应用。
3、该结构只是通过其提供一种基于云计算平台的中医脉象辅助诊断系统及...
【技术保护点】
1.一种基于深度学习的智能诊脉方法，其特征在于：包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的智能诊脉方法，其特征在于：用小波去噪法去除脉搏波信号的噪音；小波去噪法为将含有噪音的脉搏波变换分成n个波形分量，分别对n个波形分量进行噪音判断，对有噪音的对应波形分量去除，对处理后的波形分量进行小波逆变换。
3.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的智能诊脉方法，其特征在于：在S4中，根据脉搏波信号形成波形图，通过离散化将波形图形成数据点，按照时序数据点形成具有数据点的数据txt文件，同时带上编号。
4.根据权利要求1或3所述的...
【技术特征摘要】
1.一种基于深度学习的智能诊脉方法，其特征在于：包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的智能诊脉方法，其特征在于：用小波去噪法去除脉搏波信号的噪音；小波去噪法为将含有噪音的脉搏波变换分成n个波形分量，分别对n个波形分量进行噪音判断，对有噪音的对应波形分量去除，对处理后的波形分量进行小波逆变换。
3.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的智能诊脉方法，其特征在于：在s4中，根据脉搏波信号形成波形图，通过离散化将波形图形成数据点，按照时序数据点形成具有数据点的数据txt文件，同时带上编号。
4.根据权利要求1或3所述的一种基于深度学习的智能诊脉方法，其特征在于：根据获取的脉搏波信号判断脉象形式，并形成脉象标签并带上编号。
5.根据权利要求1所述的一种诊基于深度学习...
【专利技术属性】
技术研发人员：冯梓安，陆兆豪，姚伟为，李泓辉，林加询，郑静纯，
申请(专利权)人：广州城市理工学院，
类型：发明
国别省市：
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